CN110008671B - 数据校验方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明是关于一种数据校验方法及装置，涉及定位技术领域。该方法包括：获取指纹采集设备采集到的各条定位指纹数据；根据各条定位指纹数据获取信号分布信息，信号分布信息用于指示采集区域中的信号分布情况，采集区域是包含各条定位指纹数据各自的采集点的区域；根据信号分布信息获取校验结果，校验结果用于指示各条定位指纹数据是否可信。通过信号分布信息能够确定各条定位指纹数据是否可信，从而帮助数据采集人员选取更加可信的定位指纹数据，进而提高后续实际定位过程中的定位精度。

Description

数据校验方法及装置

技术领域

本发明涉及定位技术领域，特别涉及一种数据校验方法及装置。

背景技术

随着移动网络应用技术的不断发展，业内对定位技术，尤其是室内定位技术的要求也越来越高。

在相关技术中，可以预先由数据采集人员通过专用的数据采集设备采集各个采集点处的定位指纹数据，该定位指纹数据包括无线信号(比如Wi-Fi信号或者蓝牙信号等短距离无线通信信号)以及地磁信号等，并通过专用的定位设备确定各个采集点的位置信息，然后将各个采集点处采集到的定位指纹数据和位置信息对应进行存储。在实际定位时，移动终端采集某一位置处的无线信号以及地磁信号等数据，并将采集到的数据与定位指纹数据进行匹配，并将匹配到的定位指纹数据对应的位置信息获取为当前位置的位置信息。

然而，由于信号干扰等因素，数据采集人员采集到的定位指纹数据可能并不准确，从而影响后续定位过程中的定位精度，导致定位精度较差。

发明内容

本发明实施例提供了一种数据校验方法及装置，可以用于解决相关技术中采集到的定位指纹数据可能并不准确，从而影响后续定位过程中的定位精度，导致定位精度较差的问题，技术方案如下：

一方面，提供了一种数据校验方法，所述方法包括：

获取指纹采集设备采集到的各条定位指纹数据，每条指纹定位数据包含所述指纹采集设备在对应的采集点检测到的无线信号源以及所述无线信号源的信号强度；

根据所述各条定位指纹数据获取信号分布信息，所述信号分布信息用于指示采集区域中的信号分布情况，所述采集区域是包含所述各条定位指纹数据各自的采集点的区域；

根据所述信号分布信息获取校验结果，所述校验结果用于指示所述各条定位指纹数据是否可信。

一方面，提供了一种数据校验装置，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取指纹采集设备采集到的各条定位指纹数据，每条指纹定位数据包含所述指纹采集设备在对应的采集点检测到的无线信号源以及所述无线信号源的信号强度；

分布信息获取模块，用于根据所述各条定位指纹数据获取信号分布信息，所述信号分布信息用于指示采集区域中的信号分布情况，所述采集区域是包含所述各条定位指纹数据各自的采集点的区域；

校验结果获取模块，用于根据所述信号分布信息获取校验结果，所述校验结果用于指示所述各条定位指纹数据是否可信。

一方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包含处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述数据校验方法。

一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述数据校验方法。

本发明提供的技术方案可以包括以下有益效果：

通过采集到的各条定位指纹数据获取用于指示采集区域中的信号分布情况的信号分布信息，继而根据信号分布信息来确定各条定位指纹数据是否可信，从而帮助数据采集人员选取更加可信的定位指纹数据，进而提高后续实际定位过程中的定位精度。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种定位系统的结构示意图；

图2A是根据一示例性实施例示出的定位指纹数据采集流程示意图；

图2B是根据一示例性实施例示出的数据校验流程示意图；

图3是根据一示例性实施例示出的一种数据校验方法的流程图；

图4是图3所示实施例涉及的一种信号强度分布示意图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种定位指纹数据采集方法的流程图；

图6是图5所示实施例涉及的一种采集界面示意图；

图7是图5所示实施例涉及的另一种采集界面示意图；

图8是根据一示例性实施例示出的数据校验装置的结构方框图；

图9是根据一示例性实施例示出的计算机设备的结构框图。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。

图1是本发明一示例性实施例示出的一种定位系统的结构示意图。该系统包括：若干个指纹采集设备120、服务器集群140以及若干个用户终端160。

该指纹采集设备120具有采集无线信号(比如Wi-Fi信号或者蓝牙信号等短距离无线通信信号)的信号标识和信号强度、地磁信号的信号特征以及PDR(Pedestrian DeadReckoning，步行者航位推算)数据等定位指纹数据的功能，同时，该指纹采集设备120还可以具有定位功能，比如，卫星定位功能或者红外定位功能等等。

比如，指纹采集设备120可以是用于采集指纹定位数据的专用设备，或者，该终端120也可以是手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving Picture Experts GroupAudio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving Picture ExpertsGroup Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器等移动设备，或者，终端120也可以是智能手表、智能眼镜或者智能手环等智能可穿戴设备。

服务器集群140是一台服务器，或者由若干台服务器，或者是一个虚拟化平台，或者是一个云计算服务中心。

上述指纹采集设备120可以采集位置信息确定的采集点处的定位指纹数据，并将采集到的定位指纹数据以及对应的采集点的位置信息一并上传给服务器集群140，服务器集群140存储并维护指纹采集设备120上传的定位指纹数据与位置信息之间的对应关系，用户终端160在进行终端定位时，可以采集当前位置的定位指纹数据，并将采集到的定位指纹数据发送给服务器集群140，服务器集群140根据维护的对应关系查询与该用户终端160采集的定位指纹数据相对应的位置信息，并将查询到的位置信息作为用户终端当前所在位置的位置信息发送给该用户终端160。

可选的，服务器集群140可以包括用于实现定位服务平台142的服务器，可选的，服务器集群140还包括用于实现定位指纹数据管理平台144的服务器；可选的，服务器集群140还可以包括数据校验平台146的服务器。

需要说明的是，上述用于实现定位服务平台142、定位指纹数据管理平台144以及数据校验平台146的服务器可以是相互之间独立的服务器；或者，上述定位服务平台142、定位指纹数据管理平台144以及数据校验平台146中的两个平台可以实现在同一个服务器中，而另外一个平台可以实现在另一个服务器中；或者，用于实现上述三个平台的服务器也可以是同一个服务器。当上述三个平台实现在两个或者三个服务器中时，这两个或者三个服务器之间通过通信网络相连。

若干个指纹采集设备120、服务器集群140以及若干个用户终端160之间可以通过通信网络相连。可选的，该通信网络是有线网络或无线网络。

可选的，该系统还可以包括管理设备(图1未示出)，该管理设备与服务器集群140之间通过通信网络相连。可选的，通信网络是有线网络或无线网络。

可选的，上述的无线网络或有线网络使用标准通信技术和/或协议。网络通常为因特网、但也可以是任何网络，包括但不限于局域网(Local Area Network，LAN)、城域网(Metropolitan Area Network，MAN)、广域网(Wide Area Network，WAN)、移动、有线或者无线网络、专用网络或者虚拟专用网络的任何组合)。在一些实施例中，使用包括超文本标记语言(Hyper Text Mark-up Language，HTML)、可扩展标记语言(Extensible MarkupLanguage，XML)等的技术和/或格式来代表通过网络交换的数据。此外还可以使用诸如安全套接字层(Secure Socket Layer，SSL)、传输层安全(Trassport Layer Security，TLS)、虚拟专用网络(Virtual Private Network，VPN)、网际协议安全(Internet ProtocolSecurity，IPsec)等常规加密技术来加密所有或者一些链路。在另一些实施例中，还可以使用定制和/或专用数据通信技术取代或者补充上述数据通信技术。

本发明实施例提供的方案中，可以通过两个方面来提高采集到的定位指纹数据的准确性。一方面，在定位指纹数据的采集过程中，通过指纹采集设备采集到的PDR数据来提高定位指纹数据的采集点的位置信息的准确度，另一方面，在采集到各个采集点处的定位指纹数据之后，对定位指纹数据进行校验，以验证采集到的定位指纹数据的可信程度。

图2A是根据一示例性实施例示出的定位指纹数据采集流程示意图。图2B是根据一示例性实施例示出的数据校验流程示意图。如图2A所示，数据采集人员携带指纹采集设备按照预设的采集路径移动过程中，指纹采集设备依次采集各个采集点处的定位指纹数据，同时获取PDR数据，每次采集到一个采集点处的定位指纹数据之后，根据PDR数据进行推算，获得该采集点的推算位置，并根据推算位置计算获取该采集点的位置信息；如图2B所示，在采集到各个定位指纹数据之后，根据各条定位指纹数据获取用于指示采集区域中的信号分布情况的信号分布信息，并根据信号分布信息获取校验结果，校验结果用于指示各条定位指纹数据是否可信。

通过图2A和图2B所示的方案，一方面，由于PDR数据能够较为准确的指示指纹采集设备的移动轨迹，因此，本发明实施例所示的方案，通过PDR数据能够提高采集点的位置信息的准确性，后续定位过程中能够提高定位精度；另一方面，由于一个无线信号源的信号在空间中的分布通常是满足一定的规律的，因此，本发明实施例所示的方案，通过信号分布信息能够确定采集到的各条定位指纹数据对应的无线信号的信号分布是否满足预定规律，继而确定各条定位指纹数据是否可信，从而帮助数据采集人员选取更加可信的定位指纹数据，进而提高后续实际定位过程中的定位精度。

其中，上述对定位指纹数据进行校验的过程可以由指纹采集设备来执行，或者，指纹采集设备在采集到上述定位指纹数据后，可以将定位指纹数据发送给校验设备，而上述对定位指纹数据进行校验的过程可以由校验设备来执行。其中，该校验设备也可以是上述图1所示的定位系统中的服务器集群140，或者，该校验设备也可以是智能手机、平板电脑或者电子书阅读器等移动终端设备，或者，该校验设备也可以是个人电脑或者个人工作站等计算机设备等。上述对定位指纹数据进行校验的过程可以如图3所示。

图3是根据一示例性实施例示出的一种数据校验方法的流程图，该方法可以用于校验设备中。该数据校验方法可以包括如下几个步骤：

步骤301，获取指纹采集设备采集到的各条定位指纹数据。

其中，上述各条定位指纹数据可以是指纹采集设备在一次采集过程中采集到的各条定位指纹数据，每条指纹定位数据包含指纹采集设备在对应的采集点检测到的无线信号源以及无线信号源的信号强度。

可选的，上述各条定位指纹数据中可以包含在对应的采集点处采集到的Wi-Fi信号的信号标识及信号强度、蓝牙信号的信号标识及信号强度以及地磁信号的信号特征等信息。

上述每一条定位指纹数据均对应有各自的采集点的位置信息，该位置信息可以是地理位置坐标，或者，该位置信息也可以是预设的空间坐标系中的空间坐标。

在本发明实施例中，当校验过程由指纹采集设备执行时，该指纹采集设备可以在一次采集过程结束后，获取从该采集过程开始到结束的过程中依次采集到各条定位指纹数据。

或者，当校验过程由指纹采集设备之外的校验设备执行时，校验设备可以接收该指纹采集设备在一次采集过程结束后发送的各条定位指纹数据。

在获取到各条定位指纹数据，以及各条定位指纹数据各自的采集点的位置信息后，指纹采集设备或者校验设备即可以根据各条定位指纹数据获取信号分布信息，并根据信号分布信息对各条定位指纹数据的可信度进行校验，信号分布信息用于指示采集区域中的信号分布情况，采集区域是包含各条定位指纹数据各自的采集点的区域。

其中，指纹采集设备或者校验设备获取信号分布信息的过程可以参考后续步骤302、步骤305或者步骤311。

步骤302，获取各条定位指纹数据中的至少两条第一目标数据，第一目标数据包含的第一信号源的信号强度高于预设信号强度阈值的数据，第一信号源是各条定位指纹数据对应的各个无线信号源中的任意信号源；将至少两条第一目标数据中，每两条第一目标数据对应的采集点之间的距离获取为第一信号源对应的第一信号分布信息。

对于各条定位指纹数据涉及到的每一个无线信号源，指纹采集设备或者校验设备可以遍历各条定位指纹数据，确定采集到该无线信号源的定位指纹数据，并将采集到该无线信号源的定位指纹数据中包含的，该无线信号源的信号强度与预设的信号强度阈值进行比较，以确定采集到该无线信号源的定位指纹数据中，该无线信号源的信号强度大于信号强度阈值的数据，并获取包含的该无线信号源的信号强度大于信号强度阈值的数据中，两两数据的采集点之间的距离，该两两数据的采集点之间的距离即可以是该无线信号源对应的第一信号分布信息。

其中，上述信号强度阈值可以由开发人员或者数据采集人员自行设置。比如，该信号强度阈值可以设置为-50dB，在对各条定位指纹数据进行校验时，对于各条定位指纹数据涉及到的无线信号源A，指纹采集设备或者校验设备可以首先确定各条定位指纹数据中，包含该无线信号源A的信号强度大于-50dB中的定位指纹数据，并将这些包含该无线信号源A的信号强度大于-50dB中的定位指纹数据中，两两数据的采集点之间的距离获取为无线信号源A的第一信号分布信息。

上述信号强度可以无线信号源的RSSI(Received Signal Strength Indication，接收的信号强度指示)，而无线信号源的标识可以是无线信号源的MAC(Media AccessControl，媒体访问控制)地址。

步骤303，当至少两条第一目标数据中，每两条第一目标数据对应的采集点之间的距离都不小于预设距离阈值时，确定第一信号源满足第一可信条件。

其中，上述预设距离阈值可以由开发人员或者管理人员预先设置，比如，该预设距离阈值可以设置为50米，当某mac的信号rssi大于-50的位置(位置群)中任意两两位置欧式距离不大于50米时，可以确认该mac满足标准(即满足第一可信条件)。

步骤304，对于各条定位指纹数据对应的各个无线信号源，当各个无线信号源中满足第一可信条件的信号源的数量与各个无线信号源的数量之间的比值大于第一比例阈值时，获得第一校验结果，第一校验结果用于指示各条定位指纹数据可信。

上述第一比例阈值可以由开发人员或者管理人员预先设置，比如，该第一比例阈值可以为90％。当各条定位指纹数据涉及到的mac中，超过90％的mac符合上述标准，则可以认为各条定位指纹数据可信。

可选的，当各个无线信号源中满足第一可信条件的信号源的数量与各个无线信号源的数量之间的比值不大于第一比例阈值时，获得第二校验结果，该第二校验结果用于指示各条定位指纹数据不可信。

当上述各条定位指纹数据涉及到的mac中，不足90％的mac符合上述标准，则可以认为各条定位指纹数据不可信。

步骤305，获取各条定位指纹数据中的至少两条第二目标数据。

其中，第二目标数据是包含第一信号源的信号强度的数据，第一信号源是各条定位指纹数据对应的各个无线信号源中的任意信号源。

步骤306，确定第一信号源对应的信号最强点。

其中，信号最强点是至少两条第二目标数据中，包含第一信号源的信号强度最强的数据对应的采集点。

步骤307，根据至少两条第二目标数据中除了信号最强点对应的定位指纹数据之外的其它各个数据分别包含的，第一信号源的信号强度，以及信号最强点对应的定位指纹数据中包含的第一信号源的信号强度，计算其它各个数据各自的采集点与信号最强点之间的预计距离。

在通常情况下，距离信号源越近的采集点，在该采集点处采集到的该信号源的信号强度越高，相应的，距离信号源越远的采集点，在该采集点处采集到的该信号源的信号强度越低，在本申请实施例中，可以认为各条定位指纹数据中，包含第一信号源的信号强度最强的定位指纹数据的采集点处于第一信号源附近，对于某一个包含该第一信号源的信号强度的定位指纹数据，该定位指纹数据中包含的该第一信号源的信号强度与信号最强点处的信号强度之间的差值可以大致的指示该定位指纹数据的采集点与信号最强点之间的预计距离。

步骤308，将其它各个数据各自的采集点分别与信号最强点之间的预计距离获取为第一信号源对应的第二信号分布信息。

在实际环境中，无线信号的信号强度通常由最大处向周围依次减少，比如，请参考图4，其示出了本发明实施例涉及的一种信号强度分布示意图，如图4所示，信号源处于O点，则通常情况下在距离O点位置越近的采集点处，采集到的该信号源的rssi值越高。比如，在图4中，有采集点A至采集点E这五个采集点，其中，在采集点A至采集点C中任意采集点到O点的距离，都要小于采集点D或者采集点E到O点的距离，因此，在采集点A至采集点C任意采集点处采集得到的该信号源的rssi值，通常都高于在采集点D或者采集点E处采集得到的该信号源的rssi值。其中，距离和信号强度可以基本拟合为如下公式：

dis＝10^((MaxRssi-rssi))/(10×m))；

其中，dis是某个采集点与信号最强点的距离；maxRssi是某个mac地址对应的信号源的信号最强点处的信号强度指示；rssi是该mac地址对应的信号源在该采集点处的信号强度指示，m为调整系数，通常可以设置为1左右。其中，该信号源在各个采集点处的dis即为该mac对应的信号源的第二信号分布信息。

步骤309，根据至少两条第二目标数据各自的采集点的位置信息，获取其它各个数据各自的采集点分别与信号最强点之间的采集距离；当其它各个数据各自的采集点分别与信号最强点之间的采集距离，与其它各个数据各自的采集点分别与信号最强点之间的预计距离的比值处于预设比值区间时，确定第一信号源满足第二可信条件。

比如，还是以上述拟合公式为例，假设dis(采集)为各条定位指纹数据中包含某mac地址对应的信号源的信号强度指示的定位指纹数据的采集点，与该mac地址对应的信号源的最大信号强度指示的采集点的位置之间的欧式距离。

当dis(采集)/dis的值处于[0.33，3]这个范围区间(即上述预设比值区间)时，可以确定该mac地址对应的信号源满足第二可信条件。

步骤310，对于各条定位指纹数据对应的各个无线信号源，当各个无线信号源中满足第二可信条件的信号源的数量与各个无线信号源的数量之间的比值大于第二比例阈值时，获得第一校验结果，第一校验结果用于指示各条定位指纹数据可信。

其中，上述第二比例阈值可以由开发人员或者管理人员预先设置，比如，该第一比例阈值可以为60％。当上述各条定位指纹数据涉及到的各个mac地址对应的信号源中，超过60％的mac地址对应的信号源满足第二可信条件，则可以认为上述各条定位指纹数据可信。

可选的，当各个无线信号源中满足第二可信条件的信号源的数量与各个无线信号源的数量之间的比值不大于第二比例阈值时，获得第二校验结果，该第二校验结果用于指示各条定位指纹数据不可信。

比如，当上述各条定位指纹数据涉及到的各个mac地址对应的信号源中，不足60％的mac地址对应的信号源满足第二可信条件，则可以认为上述各条定位指纹数据不可信。

步骤311，确定各条定位指纹数据中与第一定位指纹数据相对应的各条第三目标数据。

其中，第一定位指纹数据是各条定位指纹数据中的任意数据，第三目标数据是第一定位指纹数据之外，且对应的无线信号源与第一定位指纹数据对应的无线信号源存在交集的数据；

步骤312，计算第一定位指纹数据分别与各条第三目标数据之间的相对距离。其中，相对距离与对应的两条数据中包含的相同信号源的信号强度之间的差值成正相关。

步骤313，计算第一定位指纹数据对应的区分度。

其中，该第一定位指纹数据对应的区分度与第一定位指纹数据分别与各条第三目标数据之间的相对距离中，数值最小的前n个数值的平方和成反相关，n大于等于1，且n为整数；将各条定位指纹数据分别对应的区分度获取为第三信号分布信息。

不同于上述第一信号分布信息或者第二信号分布信息，在本发明实施例中，在获取信号分布信息时，还可以对多个无线信号源同时进行信号分布信息的获取。比如，某一个采集过程对应的指纹采集完毕后，指纹采集设备或者校验设备用其中一条指纹与其他所有指纹做相似度(区分度)计算，记录其相似性。计算所有指纹的相似度(区分度)之后。当平均相似度(区分度)大于某值如：1，认为是可信的。

其中，相似度计算过程为：

1、获取当前定位指纹数据Fp(a)与其他所有定位指纹数据的两两mac地址交集列表。

2、遍历计算当前定位指纹数据Fp(a)与其他有mac地址交集列表的定位指纹数据中的相同mac地址对应的信号源的rssi的相似度，计算当前定位指纹数据Fp(a)与其它定位指纹数据两两之间的相对距离，其中，Fp(a)与其他有mac地址交集列表的定位指纹数据中的相同mac地址对应的信号源的rssi的差值越大，Fp(a)与其他有mac地址交集的定位指纹数据之间的相对距离越大。

3、计算所有相对距离后，获取与当前定位指纹数据之间的相对距离最近的n(比如，n可以取3至5中任一数值)个定位指纹数据，并将当前定位指纹数据与该n个定位指纹数据之间的实际距离取平均值。

其中，实际距离可以通过两个定位指纹数据的采集点的位置信息获得，具体可以是指纹采集点的经纬度位置的欧式距离(可以表示为dis[n])，单位为米，平均距离可以表示为dis_avg＝avg(dis[n])。

4、获得区分度:discrimination_fpa＝m/dis_avg。其中，m可以是开发人员或者管理人员预先设置的数值。

步骤314，计算各条定位指纹数据分别对应的区分度的平均值；当各条定位指纹数据分别对应的区分度的平均值大于预设阈值时，获得第一校验结果，第一校验结果用于指示各条定位指纹数据可信。

在本发明实施例中，指纹采集设备或者校验设备可以计算所有无线信号源的区分度的平均值discrimination_avg，若discrimination_avg大于某值(比如1)，则认为上述各条定位指纹数据是可信的。

可选的，当各条定位指纹数据分别对应的区分度的平均值不大于预设阈值时，获得第二校验结果，该第二校验结果用于指示各条定位指纹数据不可信。

比如，当上述discrimination_avg不大于某值(比如1)时，则认为上述各条定位指纹数据是不可信的。

可选的，在本发明实施例中，上述第一可信条件、第二可信条件以及第三可信条件可以分别作为判断各条定位指纹数据是否可信的条件单独进行使用，或者，上述第一可信条件、第二可信条件以及第三可信条件也可以结合进行使用，即上述第一可信条件和第二可信条件作为第三可信条件判断的前置条件，即当指纹采集设备或者校验设备通过上述第一可信条件和第二可信条件均确定各条定位指纹数据可信时，才进一步通过第三可信条件确定各条定位指纹数据是否可信，并且在通过第三可信条件确定各条定位指纹数据可信后，最终确定该各条定位指纹数据可信。即上述多信号判断与单信号判断是两个分离的步骤，单信号判断通过后，才执行多信号判断逻辑的。

可选的，在获取校验结果之后，指纹采集设备或者校验设备可以展示校验结果。

在本发明实施例所示的方案中，指纹采集设备或者校验设备在确定出校验结果之后，可以在指纹采集设备或者校验设备的显示界面中显示对上述各条定位指纹数据的校验结果，以便工作人员选择是否将采集到的各条定位指纹数据应用到实际的定位服务中。

综上所述，本发明实施例所示的方案，通过信号分布信息能够确定采集到的各条定位指纹数据对应的无线信号的信号分布是否满足预定规律，继而确定各条定位指纹数据是否可信，从而帮助数据采集人员选取更加可信的定位指纹数据，进而提高后续实际定位过程中的定位精度。

图5是根据一示例性实施例示出的一种定位指纹数据采集方法的流程图，该方法可以用于指纹采集设备中。该定位指纹数据采集方法可以包括如下几个步骤：

步骤501，采集各个采集点处的定位指纹数据。

采集人员通过指纹采集设备采集定位指纹数据时，可以从预设的采集路径上的起始采集点开始，点击指纹采集设备的采集界面中的开始按键触发指纹采集设备开始采集定位指纹数据，并按照预设的采集路径移动，在此过程中，指纹采集设备在起始采集点处采集第一条定位指纹数据，之后按照预设的规律依次采集后续各条定位指纹数据，其中，该预设的规律可以是按照周期依次进行采集，或者，按照移动距离依次进行采集等等。

在本发明实施例中，指纹采集设备中可以显示预设的采集路径，以引导用户手持该指纹采集设备按照预设的采集路径移动。

其中，上述预设的采集路径可以是指纹采集设备中预先存储的采集路径，比如，该采集路径可以由指纹采集设备根据当前区域内的地形自动生成，或者，该采集路径可以由服务器集群发送给指纹采集设备。

比如，请参考图6，其示出了本发明实施例涉及的一种采集界面示意图。如图6所示，采集人员打开指纹采集设备中的指纹采集应用程序，并在采集界面60中点击进入任务按钮61后，指纹采集设备在采集界面中展示预先设置好的采集路径62，用户手持指纹采集设备移动至采集路径的起点63后，点击开始按钮64，之后，用户沿着采集路径62向终点(图6中，终点与起点63位置重合)移动，指纹采集设备按照预定的周期依次采集定位指纹数据。

或者，请参考图7，其示出了本发明实施例涉及的另一种采集界面示意图。如图7所示，采集人员打开指纹采集设备中的指纹采集应用程序后，采集界面中初始时并不显示采集路径，采集人员可以在采集界面中自行设置采集路径，比如，在图7中，用户可以在采集界面中设置起点71和终点72，指纹采集设备根据用户设置的起点71和终点72生成采集路径73，用户手持指纹采集设备移动至采集路径的起点71后，点击开始按钮74，之后，用户沿着采集路径73向终点72移动，指纹采集设备按照预定的周期依次采集定位指纹数据。

步骤502，获取采集过程中的PDR数据。

其中，指纹采集终端在开始采集定位指纹数据之后，即开始持续获取PRD数据，该PDR数据包括步长、步数以及移动方向等。

步骤503，当指纹采集设备获取到第二定位指纹数据时，获取从第二定位指纹数据的采集点到第二定位指纹数据的采集点之间的PDR数据，第三定位指纹数据是第二定位指纹数据的前一条定位指纹数据。

在本发明实施例中，指纹采集设备每次采集得到一个定位指纹数据之后，同时还获取从上一次采集点得到定位指纹数据的时刻，到当前时刻之间获取到的PDR数据。

步骤504，根据第三定位指纹数据的采集点的位置信息，以及第二定位指纹数据对应的PDR数据，确定第二定位指纹数据的采集点的推算位置。

在获取到从上一次采集点得到定位指纹数据的时刻，到当前时刻之间获取到的PDR数据之后，即可以根据PDR数据，并从上一次采集到定位指纹数据的采集点的位置信息所对应的位置开始，按照获取到的PDR数据推算指纹采集设备在上一次采集点得到定位指纹数据的时刻到当前时刻之间的运动轨迹，并将推算出的运动轨迹的终点确定为当前采集的定位指纹数据的采集点的推算位置。

步骤505，根据第二定位指纹数据的采集点的推算位置获取第二定位指纹数据的位置信息。

可选的，在根据第二定位指纹数据的采集点的推算位置获取第二定位指纹数据的位置信息时，指纹采集设备可以将第二定位指纹数据的采集点的推算位置获取为第二定位指纹数据的位置信息。

在本发明实施例中，指纹采集设备可以直接将上述步骤504中通过PDR数据推算出的推算位置确定为当前采集到的第二定位指纹数据的位置信息。

或者，指纹采集设备可以将第二定位指纹数据的采集点的推算位置和第二定位指纹数据的采集点的定位位置的中间位置获取为第二定位指纹数据的位置信息；第二定位指纹数据的采集点的定位位置是指纹采集设备在第二定位指纹数据的采集点处通过预设的定位方式定位获得的位置。

在另一种可能的实现方式中，指纹采集设备在采集当前定位指纹数据的同时，可以通过其它定位方式定位获得的定位位置，在获取当前才记得定位指纹数据的位置信息时，可以根据上述步骤504中通过PDR数据推算出的推算位置对该定位位置进行修正，即将定位位置和推算位置的连线的中点确定为当前定位指纹数据的采集点的位置信息。

其中，上述预设的定位方式可以是卫星定位或者室内红外线定位等等，本发明实施例对此不做限定。

通过本发明实施例所示的方案，可以保证采集数据的位置的准确性。具体比如，在每个线段上采集的数据，基于采集时的PDR结果，PDR会记录采集人员在采集过程中的运动状态，其记录的运动状态包括：每步步行的方向，每步步行距离，以及每步的时间，可以还原采集路线和采集员在每个时刻的位置。将定位指纹数据匹配在最准确的位置。

可选的，在通过指纹采集设备采集各个定位指纹数据的过程中，指纹采集设备还可以获取从起始采集点到当前位置的过程中的PDR数据，PDR数据包括步长、步数以及移动方向，起始采集点是各个定位指纹数据中的首个定位指纹数据的采集点；根据PDR数据以及起始采集点的位置信息，计算当前位置的位置信息；在当前位置的位置信息所指示的位置偏离预设的采集路径时，在指纹采集设备中执行提示操作，提示操作用于提示已偏离预设的采集路径。

其中，上述提示操作可以是在指纹采集设备的采集界面中展示提示信息，或者，通过扬声器播放提示声音等。

在本发明实施例中，指纹采集设备在依次采集各个定位指纹数据的过程中，可以根据采集过程中的PDR数据推算指纹采集设备的实时位置，当实时位置偏离采集路径时，可以在指纹采集设备的采集界面中展示提示信息，以提示采集人员及时返回采集路径。

比如，请参考图6，当采集人员手持指纹采集设备偏离采集路径62时，指纹采集设备在采集界面60中展示提示信息65，以提示采集人员及时检查行进路线。

其中，在指纹采集设备中执行提示操作之前，指纹采集设备可以计算当前位置的位置信息所指示的位置点到预设的采集路径的最短直线距离；当最短直线距离大于预设的距离阈值时，确定当前位置的位置信息所指示的位置偏离预设的采集路径。

通过本发明实施例所示的方案，可以对采集路径的准确性进行验证。即基于上面介绍的PDR数据，指纹采集设备可以通过记录采集设备的运动状态，判断采集人员采集时的PDR轨迹和预设的采集路径的轨迹是否一致，如果一致，则认为采集路径准确。如果不一致，则认为采集路径不准确，并在界面中进行提醒。

综上所述，本发明实施例所示的方案，指纹采集设备在采集定位指纹数据的同时，还记录PDR数据，每次采集到一条定位指纹数据之后，根据PDR数据计算指纹采集设备的推算位置，并根据推算位置获取对应的定位指纹数据的位置信息，从而提高采集点的位置信息的准确性，后续定位过程中能够提高定位精度。

此外，本发明实施例所示的方案，指纹采集设备在采集定位指纹数据的过程中，可以通过PDR数据检测是否偏离预设的采集路径，并在判断出偏离预设的采集路径时执行提示操作，以便采集人员及时回到采集路径，从而提高定位指纹数据的采集效果。

上述图3和图5对应的实施例所示的方案，通过预规划线路和由采集员自主规划线路的方式进行采集数据，采集过程中，结合Wi-Fi信号，定位信息，蓝牙信息，以及运动传感器(用于采集PDR数据)等信息对采集过程进行校验。在采集完成后，结合定位指纹的分布情况和可信情况对采集到的定位指纹数据的可信度(即采集质量)进行评估，有效的提高了采集效率和采集质量，将一个需要专业人员操作的采集过程，简化为一般用户可以进行操作的采集过程，从而降低采集所需的操作难度，有利于普通用户进行采集工作。

图8是根据一示例性实施例示出的一种数据校验装置的结构方框图。该数据校验装置可以用于指纹采集终端或者校验终端中，以执行图3实施例所示的方法的全部或者部分步骤。该数据校验装置可以包括：

数据获取模块801，用于获取指纹采集设备采集到的各条定位指纹数据，每条指纹定位数据包含所述指纹采集设备在对应的采集点检测到的无线信号源以及所述无线信号源的信号强度；

分布信息获取模块802，用于根据所述各条定位指纹数据获取信号分布信息，所述信号分布信息用于指示采集区域中的信号分布情况，所述采集区域是包含所述各条定位指纹数据各自的采集点的区域；

校验结果获取模块803，用于根据所述信号分布信息获取校验结果，所述校验结果用于指示所述各条定位指纹数据是否可信。

可选的，所述分布信息获取模块802，具体用于，

获取所述各条定位指纹数据中的至少两条第一目标数据，所述第一目标数据包含的第一信号源的信号强度高于预设信号强度阈值的数据，所述第一信号源是所述各条定位指纹数据对应的各个无线信号源中的任意信号源；将所述至少两条第一目标数据中，每两条第一目标数据对应的采集点之间的距离获取为所述第一信号源对应的第一信号分布信息。

可选的，所述校验结果获取模块803，具体用于，

对于所述第一信号源，当所述至少两条第一目标数据中，每两条第一目标数据对应的采集点之间的距离都不小于预设距离阈值时，确定所述第一信号源满足第一可信条件；对于所述各条定位指纹数据对应的各个无线信号源，当所述各个无线信号源中满足所述第一可信条件的信号源的数量与所述各个无线信号源的数量之间的比值大于第一比例阈值时，获得第一校验结果，所述第一校验结果用于指示所述各条定位指纹数据可信。

可选的，所述分布信息获取模块802，具体用于，

获取所述各条定位指纹数据中的至少两条第二目标数据，所述第二目标数据是包含第一信号源的信号强度的数据，所述第一信号源是所述各条定位指纹数据对应的各个无线信号源中的任意信号源；确定第一信号源对应的信号最强点，所述信号最强点是所述至少两条第二目标数据中，包含所述第一信号源的信号强度最强的数据对应的采集点；根据所述至少两条第二目标数据中除了所述信号最强点对应的定位指纹数据之外的其它各个数据分别包含的，所述第一信号源的信号强度，以及所述信号最强点对应的定位指纹数据中包含的所述第一信号源的信号强度，计算所述其它各个数据各自的采集点与所述信号最强点之间的预计距离；将所述其它各个数据各自的采集点分别与所述信号最强点之间的预计距离获取为所述第一信号源对应的第一信号分布信息。

可选的，所述校验结果获取模块803，具体用于，

对于所述第一信号源，根据所述至少两条第二目标数据各自的采集点的位置信息，获取所述其它各个数据各自的采集点分别与所述信号最强点之间的采集距离；当所述其它各个数据各自的采集点分别与所述信号最强点之间的采集距离，与所述其它各个数据各自的采集点分别与所述信号最强点之间的预计距离的比值处于预设比值区间时，确定所述第一信号源满足第二可信条件；对于所述各条定位指纹数据对应的各个无线信号源，当所述各个无线信号源中满足所述第二可信条件的信号源的数量与所述各个无线信号源的数量之间的比值大于第二比例阈值时，获得第一校验结果，所述第一校验结果用于指示所述各条定位指纹数据可信。

可选的，所述分布信息获取模块802，具体用于，

确定所述各条定位指纹数据中与第一定位指纹数据相对应的各条第三目标数据，所述第一定位指纹数据是所述各条定位指纹数据中的任意数据；所述第三目标数据是所述第一定位指纹数据之外，且对应的无线信号源与所述第一定位指纹数据对应的无线信号源存在交集的数据；计算所述第一定位指纹数据分别与所述各条第三目标数据之间的相对距离，所述相对距离与对应的两条数据中包含的相同信号源的信号强度之间的差值成正相关；计算所述第一定位指纹数据对应的区分度，所述第一定位指纹数据对应的区分度与所述第一定位指纹数据分别与所述各条第三目标数据之间的相对距离中，数值最小的前n个数值的平方和成反相关，n大于等于1，且n为整数；将所述各条定位指纹数据分别对应的区分度获取为第三信号分布信息。

可选的，所述校验结果获取模块803，具体用于，

计算所述各条定位指纹数据分别对应的区分度的平均值；当所述各条定位指纹数据分别对应的区分度的平均值大于预设阈值时，获得第一校验结果，所述第一校验结果用于指示所述各条定位指纹数据可信。

可选的，所述装置还包括：展示模块，用于展示所述校验结果。

可选的，所述装置还包括：

第一推算数据获取模块，用于当所述指纹采集设备获取到第二定位指纹数据时，获取从所述第二定位指纹数据的采集点到所述第二定位指纹数据的采集点之间的步行者航位推算PDR数据，所述PDR数据包括步长、步数以及移动方向，所述第三定位指纹数据是所述第二定位指纹数据的前一条定位指纹数据；

推算位置确定模块，用于根据所述第三定位指纹数据的采集点的位置信息，以及所述第二定位指纹数据对应的PDR数据，确定所述第二定位指纹数据的采集点的推算位置；

位置信息获取模块，用于根据所述第二定位指纹数据的采集点的推算位置获取所述第二定位指纹数据的位置信息。

可选的，所述推算位置确定模块，具体用于，

将所述第二定位指纹数据的采集点的推算位置获取为所述第二定位指纹数据的位置信息；

或者，

将所述第二定位指纹数据的采集点的推算位置和所述第二定位指纹数据的采集点的定位位置的中间位置获取为所述第二定位指纹数据的位置信息；所述第二定位指纹数据的采集点的定位位置是所述指纹采集设备在所述第二定位指纹数据的采集点处通过预设的定位方式定位获得的位置。

可选的，所述装置还包括：

第二推算数据获取模块，用于在通过所述指纹采集设备采集所述各个定位指纹数据的过程中，获取从起始采集点到当前位置的过程中的PDR数据，所述PDR数据包括步长、步数以及移动方向，所述起始采集点是所述各个定位指纹数据中的首个定位指纹数据的采集点；

位置计算模块，用于根据所述PDR数据以及所述起始采集点的位置信息，计算所述当前位置的位置信息；

提示模块，用于当所述当前位置的位置信息所指示的位置偏离预设的采集路径时，在所述指纹采集设备中执行提示操作，所述提示操作用于提示已偏离所述预设的采集路径。

可选的，所述装置还包括：

距离计算模块，用于在所述提示模块在所述指纹采集设备中执行提示操作之前，计算所述当前位置的位置信息所指示的位置点到所述预设的采集路径的最短直线距离；

偏离确定模块，用于当所述最短直线距离大于预设的距离阈值时，确定所述当前位置的位置信息所指示的位置偏离所述预设的采集路径。

综上所述，本发明实施例所示的方案，通过信号分布信息能够确定采集到的各条定位指纹数据对应的无线信号的信号分布是否满足预定规律，继而确定各条定位指纹数据是否可信，从而帮助数据采集人员选取更加可信的定位指纹数据，进而提高后续实际定位过程中的定位精度。

此外，在采集定位指纹数据的同时，还记录PDR数据，每次采集到一条定位指纹数据之后，根据PDR数据计算指纹采集设备的推算位置，并根据推算位置获取对应的定位指纹数据的位置信息，从而提高采集点的位置信息的准确性，后续定位过程中能够提高定位精度。

另外，本发明实施例所示的方案，在采集定位指纹数据的过程中，可以通过PDR数据检测是否偏离预设的采集路径，并在判断出偏离预设的采集路径时执行提示操作，以便采集人员及时回到采集路径，从而提高定位指纹数据的采集效果。

图9是根据一示例性实施例示出的计算机设备900的结构框图。该计算机设备900可以是用户终端，比如智能手机、平板电脑、MP3播放器(Moving Picture Experts GroupAudio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving Picture ExpertsGroup Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、笔记本电脑或台式电脑。计算机设备900还可能被称为用户设备、便携式终端、膝上型终端、台式终端等其他名称。

通常，计算机设备900包括有：处理器901和存储器902。

处理器901可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器901可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器901也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器901可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器901还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器902可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器902还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中，存储器902中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少一个指令用于被处理器901所执行以实现本申请中各个方法实施例提供的方法。

在一些实施例中，计算机设备900还可选包括有：外围设备接口903和至少一个外围设备。处理器901、存储器902和外围设备接口903之间可以通过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设备接口903相连。具体地，外围设备包括：射频电路904、触摸显示屏905、摄像头906、音频电路907、定位组件908和电源909中的至少一种。

外围设备接口903可被用于将I/O(Input/Output，输入/输出)相关的至少一个外围设备连接到处理器901和存储器902。在一些实施例中，处理器901、存储器902和外围设备接口903被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他实施例中，处理器901、存储器902和外围设备接口903中的任意一个或两个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。

射频电路904用于接收和发射RF(Radio Frequency，射频)信号，也称电磁信号。射频电路904通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。射频电路904将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号转换为电信号。可选地，射频电路904包括：天线系统、RF收发器、一个或多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模块卡等等。射频电路904可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行通信。该无线通信协议包括但不限于：万维网、城域网、内联网、各代移动通信网络(2G、3G、4G及5G)、无线局域网和/或Wi-Fi网络。在一些实施例中，射频电路904还可以包括NFC(NearField Communication，近距离无线通信)有关的电路，本申请对此不加以限定。

显示屏905用于显示UI(User Interface，用户界面)。该UI可以包括图形、文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏905是触摸显示屏时，显示屏905还具有采集在显示屏905的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触摸信号可以作为控制信号输入至处理器901进行处理。此时，显示屏905还可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例中，显示屏905可以为一个，设置计算机设备900的前面板；在另一些实施例中，显示屏905可以为至少两个，分别设置在计算机设备900的不同表面或呈折叠设计；在再一些实施例中，显示屏905可以是柔性显示屏，设置在计算机设备900的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏905还可以设置成非矩形的不规则图形，也即异形屏。显示屏905可以采用LCD(Liquid Crystal Display，液晶显示屏)、OLED(Organic Light-EmittingDiode,有机发光二极管)等材质制备。

摄像头组件906用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件906包括前置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在终端的前面板，后置摄像头设置在终端的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄以及VR(Virtual Reality，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些实施例中，摄像头组件906还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯，也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合，可以用于不同色温下的光线补偿。

音频电路907可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声波，并将声波转换为电信号输入至处理器901进行处理，或者输入至射频电路904以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分别设置在计算机设备900的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型麦克风。扬声器则用于将来自处理器901或射频电路904的电信号转换为声波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路907还可以包括耳机插孔。

定位组件908用于定位计算机设备900的当前地理位置，以实现导航或LBS(Location Based Service，基于位置的服务)。定位组件908可以是基于美国的GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)、中国的北斗系统或俄罗斯的伽利略系统的定位组件。

电源909用于为计算机设备900中的各个组件进行供电。电源909可以是交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源909包括可充电电池时，该可充电电池可以是有线充电电池或无线充电电池。有线充电电池是通过有线线路充电的电池，无线充电电池是通过无线线圈充电的电池。该可充电电池还可以用于支持快充技术。

在一些实施例中，计算机设备900还包括有一个或多个传感器910。该一个或多个传感器910包括但不限于：加速度传感器911、陀螺仪传感器912、压力传感器913、指纹传感器914、光学传感器915以及接近传感器916。

加速度传感器911可以检测以计算机设备900建立的坐标系的三个坐标轴上的加速度大小。比如，加速度传感器911可以用于检测重力加速度在三个坐标轴上的分量。处理器901可以根据加速度传感器911采集的重力加速度信号，控制触摸显示屏905以横向视图或纵向视图进行用户界面的显示。加速度传感器911还可以用于游戏或者用户的运动数据的采集。

陀螺仪传感器912可以检测计算机设备900的机体方向及转动角度，陀螺仪传感器912可以与加速度传感器911协同采集用户对计算机设备900的3D动作。处理器901根据陀螺仪传感器912采集的数据，可以实现如下功能：动作感应(比如根据用户的倾斜操作来改变UI)、拍摄时的图像稳定、游戏控制以及惯性导航。

压力传感器913可以设置在计算机设备900的侧边框和/或触摸显示屏905的下层。当压力传感器913设置在计算机设备900的侧边框时，可以检测用户对计算机设备900的握持信号，由处理器901根据压力传感器913采集的握持信号进行左右手识别或快捷操作。当压力传感器913设置在触摸显示屏905的下层时，由处理器901根据用户对触摸显示屏905的压力操作，实现对UI界面上的可操作性控件进行控制。可操作性控件包括按钮控件、滚动条控件、图标控件、菜单控件中的至少一种。

指纹传感器914用于采集用户的指纹，由处理器901根据指纹传感器914采集到的指纹识别用户的身份，或者，由指纹传感器914根据采集到的指纹识别用户的身份。在识别出用户的身份为可信身份时，由处理器901授权该用户执行相关的敏感操作，该敏感操作包括解锁屏幕、查看加密信息、下载软件、支付及更改设置等。指纹传感器914可以被设置计算机设备900的正面、背面或侧面。当计算机设备900上设置有物理按键或厂商Logo时，指纹传感器914可以与物理按键或厂商Logo集成在一起。

光学传感器915用于采集环境光强度。在一个实施例中，处理器901可以根据光学传感器915采集的环境光强度，控制触摸显示屏905的显示亮度。具体地，当环境光强度较高时，调高触摸显示屏905的显示亮度；当环境光强度较低时，调低触摸显示屏905的显示亮度。在另一个实施例中，处理器901还可以根据光学传感器915采集的环境光强度，动态调整摄像头组件906的拍摄参数。

接近传感器916，也称距离传感器，通常设置在计算机设备900的前面板。接近传感器916用于采集用户与计算机设备900的正面之间的距离。在一个实施例中，当接近传感器916检测到用户与计算机设备900的正面之间的距离逐渐变小时，由处理器901控制触摸显示屏905从亮屏状态切换为息屏状态；当接近传感器916检测到用户与计算机设备900的正面之间的距离逐渐变大时，由处理器901控制触摸显示屏905从息屏状态切换为亮屏状态。

本领域技术人员可以理解，图9中示出的结构并不构成对计算机设备900的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不同的组件布置。

在一示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集的存储器，上述至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集可由处理器执行以完成上述图3或图5实施例所示的方法的全部或者部分步骤。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本发明未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (13)

1.一种数据校验方法，其特征在于，所述方法包括：

获取指纹采集设备采集到的各条定位指纹数据，每条定位指纹数据包含所述指纹采集设备在对应的采集点检测到的无线信号源以及所述无线信号源的信号强度；

根据所述各条定位指纹数据获取信号分布信息，所述信号分布信息用于指示采集区域中的信号分布情况，所述采集区域是包含所述各条定位指纹数据各自的采集点的区域；

根据所述信号分布信息获取校验结果，所述校验结果用于指示所述各条定位指纹数据是否可信；

其中所述根据所述各条定位指纹数据获取信号分布信息，包括：

获取所述各条定位指纹数据中的至少两条第一目标数据，所述第一目标数据是包含的第一信号源的信号强度高于预设信号强度阈值的数据，所述第一信号源是所述各条定位指纹数据对应的各个无线信号源中的任意信号源；

将所述至少两条第一目标数据中，每两条第一目标数据对应的采集点之间的距离获取为所述第一信号源对应的第一信号分布信息；

所述根据所述信号分布信息获取校验结果，包括：

对于所述第一信号源，当所述至少两条第一目标数据中，每两条第一目标数据对应的采集点之间的距离都不小于预设距离阈值时，确定所述第一信号源满足第一可信条件；

对于所述各条定位指纹数据对应的各个无线信号源，当所述各个无线信号源中满足所述第一可信条件的信号源的数量与所述各个无线信号源的数量之间的比值大于第一比例阈值时，获得第一校验结果，所述第一校验结果用于指示所述各条定位指纹数据可信。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各条定位指纹数据获取信号分布信息，还包括：

获取所述各条定位指纹数据中的至少两条第二目标数据，所述第二目标数据是包含所述第一信号源的信号强度的数据；

确定所述第一信号源对应的信号最强点，所述信号最强点是所述至少两条第二目标数据中，包含所述第一信号源的信号强度最强的数据对应的采集点；

根据所述至少两条第二目标数据中除了所述信号最强点对应的定位指纹数据之外的其它各个数据分别包含的，所述第一信号源的信号强度，以及所述信号最强点对应的定位指纹数据中包含的所述第一信号源的信号强度，计算所述其它各个数据各自的采集点与所述信号最强点之间的预计距离；

将所述其它各个数据各自的采集点分别与所述信号最强点之间的预计距离获取为所述第一信号源对应的第一信号分布信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述信号分布信息获取校验结果，还包括：

对于所述第一信号源，根据所述至少两条第二目标数据各自的采集点的位置信息，获取所述其它各个数据各自的采集点分别与所述信号最强点之间的采集距离；

当所述其它各个数据各自的采集点分别与所述信号最强点之间的采集距离，与所述其它各个数据各自的采集点分别与所述信号最强点之间的预计距离的比值处于预设比值区间时，确定所述第一信号源满足第二可信条件；

对于所述各条定位指纹数据对应的各个无线信号源，当所述各个无线信号源中满足所述第二可信条件的信号源的数量与所述各个无线信号源的数量之间的比值大于第二比例阈值时，获得第一校验结果，所述第一校验结果用于指示所述各条定位指纹数据可信。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述各条定位指纹数据获取信号分布信息，还包括：

确定所述各条定位指纹数据中与第一定位指纹数据相对应的各条第三目标数据，所述第一定位指纹数据是所述各条定位指纹数据中的任意数据；所述第三目标数据是所述第一定位指纹数据之外，且对应的无线信号源与所述第一定位指纹数据对应的无线信号源存在交集的数据；

计算所述第一定位指纹数据分别与所述各条第三目标数据之间的相对距离，所述相对距离与对应的两条数据中包含的相同信号源的信号强度之间的差值成正相关；

计算所述第一定位指纹数据对应的区分度，所述第一定位指纹数据对应的区分度与所述第一定位指纹数据分别与所述各条第三目标数据之间的相对距离中，数值最小的前n个数值的平方和成反相关，n大于等于1，且n为整数；

将所述各条定位指纹数据分别对应的区分度获取为第三信号分布信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述信号分布信息获取校验结果，还包括：

计算所述各条定位指纹数据分别对应的区分度的平均值；

当所述各条定位指纹数据分别对应的区分度的平均值大于预设阈值时，获得第一校验结果，所述第一校验结果用于指示所述各条定位指纹数据可信。

6.根据权利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

展示所述校验结果。

7.根据权利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述指纹采集设备获取到第二定位指纹数据时，获取从第三定位指纹数据的采集点到所述第二定位指纹数据的采集点之间的步行者航位推算PDR数据，所述PDR数据包括步长、步数以及移动方向，所述第三定位指纹数据是所述第二定位指纹数据的前一条定位指纹数据；

根据所述第三定位指纹数据的采集点的位置信息，以及所述第二定位指纹数据对应的PDR数据，确定所述第二定位指纹数据的采集点的推算位置；

根据所述第二定位指纹数据的采集点的推算位置获取所述第二定位指纹数据的位置信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二定位指纹数据的采集点的推算位置获取所述第二定位指纹数据的位置信息，包括：

将所述第二定位指纹数据的采集点的推算位置获取为所述第二定位指纹数据的位置信息；

或者，

将所述第二定位指纹数据的采集点的推算位置和所述第二定位指纹数据的采集点的定位位置的中间位置获取为所述第二定位指纹数据的位置信息；所述第二定位指纹数据的采集点的定位位置是所述指纹采集设备在所述第二定位指纹数据的采集点处通过预设的定位方式定位获得的位置。

9.根据权利要求1至5任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在通过所述指纹采集设备采集所述各条定位指纹数据的过程中，获取从起始采集点到当前位置的过程中的PDR数据，所述PDR数据包括步长、步数以及移动方向，所述起始采集点是所述各条定位指纹数据中的首个定位指纹数据的采集点；

根据所述PDR数据以及所述起始采集点的位置信息，计算所述当前位置的位置信息；

当所述当前位置的位置信息所指示的位置偏离预设的采集路径时，在所述指纹采集设备中执行提示操作，所述提示操作用于提示已偏离所述预设的采集路径。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述在所述指纹采集设备中执行提示操作之前，还包括：

计算所述当前位置的位置信息所指示的位置点到所述预设的采集路径的最短直线距离；

当所述最短直线距离大于预设的距离阈值时，确定所述当前位置的位置信息所指示的位置偏离所述预设的采集路径。

11.一种数据校验装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取指纹采集设备采集到的各条定位指纹数据，每条定位指纹数据包含所述指纹采集设备在对应的采集点检测到的无线信号源以及所述无线信号源的信号强度；

分布信息获取模块，用于根据所述各条定位指纹数据获取信号分布信息，所述信号分布信息用于指示采集区域中的信号分布情况，所述采集区域是包含所述各条定位指纹数据各自的采集点的区域；

校验结果获取模块，用于根据所述信号分布信息获取校验结果，所述校验结果用于指示所述各条定位指纹数据是否可信；

其中所述根据所述各条定位指纹数据获取信号分布信息，包括：

获取所述各条定位指纹数据中的至少两条第一目标数据，所述第一目标数据是包含的第一信号源的信号强度高于预设信号强度阈值的数据，所述第一信号源是所述各条定位指纹数据对应的各个无线信号源中的任意信号源；

将所述至少两条第一目标数据中，每两条第一目标数据对应的采集点之间的距离获取为所述第一信号源对应的第一信号分布信息；

所述根据所述信号分布信息获取校验结果，包括：

对于所述第一信号源，当所述至少两条第一目标数据中，每两条第一目标数据对应的采集点之间的距离都不小于预设距离阈值时，确定所述第一信号源满足第一可信条件；

对于所述各条定位指纹数据对应的各个无线信号源，当所述各个无线信号源中满足所述第一可信条件的信号源的数量与所述各个无线信号源的数量之间的比值大于第一比例阈值时，获得第一校验结果，所述第一校验结果用于指示所述各条定位指纹数据可信。

12.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包含处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至10任一所述的数据校验方法。

13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至10任一所述的数据校验方法。

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